El presente manuscrito introduce un método para evaluar y pronosticar la calidad de los canales de comunicación de vehículo a infraestructura (V2I) en entornos urbanos. Este método clasifica y predice de manera precisa los niveles de calidad de los canales en escenarios V2I basados en tecnología de largo alcance (LoRa). Este enfoque tiene como objetivo clasificar y predecir con precisión los niveles de calidad de los canales en escenarios V2I. El concepto de puntuación de calidad del canal fue introducido por primera vez, ofreciendo una descripción más precisa de la calidad del canal en comparación con las evaluaciones tradicionales de la tasa de recepción de paquetes (PRR). En el modelo de evaluación de calidad del canal basado en el algoritmo de unidad recurrente con compuertas (GRU), la puntuación actual de calidad del canal del terminal vehicular y los parámetros del canal espacial (SCP) de su ubicación se utilizan como entradas para lograr la clasificación de los niveles de calidad del canal con una precisión del 97.5%. En cuanto a la predicción, el enfoque se centra en pronosticar la puntuación de calidad del canal, combinada con el cálculo de SCP para la ubicación temporal siguiente del vehículo, logrando así predicciones de los niveles de calidad del canal desde perspectivas espaciales y temporales. El modelo de predicción emplea el algoritmo de Descomposición Modal Variacional-Retroceso-Memoria a Corto y Largo Plazo Bidireccional (VMD-BO-BiLSTM), que, manteniendo un tiempo de entrenamiento aceptable, exhibe una mayor precisión que otros algoritmos de predicción, con un valor R que alcanza 0.9945. Este modelo contribuye a evaluar y predecir la calidad del canal en escenarios V2I y tiene implicaciones significativas para la asignación de recursos de canal subsiguiente.